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Occ-LLM：浅谈基于大语言模型的自动驾驶3D占用预测（ICRA'25）

自动驾驶之心 · 公众号 · · 2025-03-12 07:30

正文

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大语言模型（LLMs）在机器人和自动驾驶领域取得了长足的进步。本研究提出了第一个基于OCC的大语言模型（Occ-LLM），它代表了将LLM与重要表示相结合的开创性努力。为了有效地将占用率编码为LLM的输入，并解决与占用率相关的类别不平衡问题，我们提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）。这种创新方法利用先验知识在将动态目标输入到定制的变分自动编码器（VAE）之前将其与静态场景区分开来。这种分离增强了模型在有效重建静态场景的同时专注于动态轨迹的能力。Occ-LLM的有效性已在关键任务中得到验证，包括4D占用预测、自车规划和基于占用的场景问答。综合评估表明，Occ-LLM显著优于现有的最先进方法，在4D占用预测任务中，IoU和mIoU分别提升了约6%和4%。这些发现突显了Occ-LLM在重塑机器人和自动驾驶领域的当前范式方面的变革潜力。

为此我们邀请来了香港科技大学（广州）的在读博士生 - 许天硕为大家分享这篇ICRA 2025中稿的工作Occ-LLM。今晚七点半，锁定直播间！

论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.06419

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